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Una de las actualizaciones más importantes que llegó con macOS Tahoe fue un Spotlight mejorado . Apple corrigió varios problemas y añadió nuevas ventajas que atraerán a los usuarios más avanzados. Por supuesto, se produjo el típico "sherlocking" . Pero no todos los cambios fueron bien recibidos.

Por ejemplo, la desaparición del clásico LaunchPad generó bastantes críticas y dio origen a un montón de aplicaciones que recuperan la experiencia. Asimismo, las actualizaciones de Spotlight también se inspiraron en gran medida en herramientas de productividad como Raycast, y no fueron tan elogiadas como las alternativas de terceros.

Personalmente, la nueva experiencia de Spotlight me parece un poco abrumadora y, al mismo tiempo, un poco vacía de funcionalidad. Aquí es donde entra en escena Vector . Es un reemplazo minimalista de Spotlight, desarrollado por Ethan Lipnick , exingeniero de Apple, y ofrece algunas ventajas geniales basadas en IA.

¿Qué hace Vector?

En el nivel más básico, Vector busca reemplazar la función general de Spotlight. Al igual que Spotlight, se encuentra como un icono de aplicación dedicado en el dock, pero también se puede acceder a él desde la barra de menú para reducir el desorden en el dock. Entonces, ¿qué puede hacer?

Para empezar, iniciar una aplicación. Pero en lugar de abrir la ventana completa de Spotlight, que ocupa todo el espacio central de la pantalla, puedes iniciar Vector desde cualquier esquina para mantener todo ordenado y visualmente discreto.

Hablando de flexibilidad, puedes configurar atajos de teclado personalizados para abrir el panel principal, el modo portapapeles o el selector de emojis. También puedes elegir la combinación de teclas que más te convenga para buscar archivos o revisar tus chats en la app Mensajes integrada.

Hay que reconocer que Vector no solo tiene un aspecto fantástico, sino que su diseño limpio y sus animaciones ágiles lo hacen parecer un producto de Apple. De hecho, se siente más rápido que interactuar con Spotlight, y su rendimiento de búsqueda también es casi tan rápido como el de Spotlight.

He observado que el sistema de búsqueda semántica (especialmente para los archivos almacenados en el sistema) produce resultados más rápidos. El único inconveniente es que, al buscar un archivo en la ventana de búsqueda vectorial, no se ve una vista previa.

Por lo tanto, si has guardado una serie de archivos con nombres como ABC-1 y ABC-2, te encuentras prácticamente en un punto ciego. Otro pequeño inconveniente es el rendimiento de la búsqueda. Por defecto, Vector ejecuta un modelo de IA local de tan solo 64 MB. Sin embargo, su rendimiento de búsqueda no es tan bueno como el de Spotlight.

Por ejemplo, al introducir el número de vuelo en el campo de búsqueda, Spotlight mostró automáticamente la tarjeta de embarque donde estaba impreso el número, pero Vector no. Si desea una mejor búsqueda semántica, deberá descargar el modelo BGE-M3, más potente, que ocupa 1,1 GB de espacio.

Muchos aciertos y algunos fallos

El proceso de indexación es bastante opaco, aunque parece funcionar correctamente con los archivos almacenados en el sistema. Por ejemplo, no pude consultar mis chats más recientes con amigos y familiares de la misma fecha. Sin embargo, algunos mensajes y códigos de servicio aleatorios arrojaron un resultado válido al buscarlos en el directorio de mensajes.

La comprensión semántica también es un tema de imprevistos. Por ejemplo, cuando busco "Definición de catarsis", obtengo resultados de la aplicación Diccionario y Wikipedia. Sin embargo, al intentar una búsqueda contextual de contenido en archivos PDF, Vector falla.

Funcionó bien al obtener información del pronóstico de la aplicación del tiempo, pero falló al extraer detalles de la aplicación Calendario, incluso con consultas sencillas. Encontrar entradas que deberían llevar a una vista de Mapas fue bastante fiable, pero al analizar consultas en lenguaje natural como "distancia entre Umpling y Laitumkhrah", la búsqueda se trabó.

Vector recurre a una amplia gama de fuentes para responder a tus preguntas. La lista incluye desde Calendario y Diccionario hasta Contactos, Mapas, El Tiempo, Wikipedia, aplicaciones, mensajes, archivos e incluso emojis. Puedes desactivar la indexación (y el sistema de búsqueda semántica) para cada aplicación en Vector. Me gusta esta flexibilidad, ya que no solo garantiza el control sobre la privacidad, sino que también reduce la carga de procesamiento.

Lo bueno es que me encanta el sistema de portapapeles. Al activarlo, se abre un carrusel de tarjetas que se desliza con gran fluidez. Otro detalle interesante es que cada tarjeta también muestra la aplicación desde la que se copió el contenido, junto con la fecha y/o la hora aproximada.

Vector ofrece gran flexibilidad para interactuar con la aplicación. Puedes usarla como un lanzador de aplicaciones completo, implementarla como un sistema de búsqueda semántica para todo el sistema o simplemente explorar su portapapeles integrado. Además, puedes seleccionar entre seis posiciones donde se abre la ventana de Vector.

Lo mantuve anclado en la esquina inferior derecha, ya que se ve muy bien y no interrumpe la vista de las ventanas de las aplicaciones en primer plano. El sistema del portapapeles también permite configurar un protocolo de borrado automático que puede durar desde un día hasta una semana o un mes completo. Además, puedes optar por mantener todo en el directorio del portapapeles para siempre, sin preocuparte por la seguridad, ya que todo el contenido copiado y pegado se procesa y guarda solo en el dispositivo.

Leyendo la habitación (para el silicio que hay dentro)

He escrito repetidamente que el silicio de Apple juega en una liga aparte. Ya se trate de Macs o iPhones, el balance acumulado de rendimiento y eficiencia es muy superior. Pero a pesar de esa ventaja, Apple no permite modificar el rendimiento.

En un equipo Windows, dispones de utilidades nativas como Armory Create (en equipos Asus ROG) y aplicaciones de terceros que ofrecen un control granular sobre todo, desde la frecuencia de la GPU hasta la velocidad del ventilador. Incluso teléfonos como el Red Magic 10S Pro y el OnePlus 15 te permiten aprovechar todo su potencial ajustando los ajustes de rendimiento.

Vector no soluciona del todo esta situación en tu Mac, pero mientras estés ejecutando la aplicación, puedes ajustar su rendimiento. Para empezar, puedes optar por ejecutar las funcionalidades de IA de Vector únicamente sobre la CPU. Pero si buscas un mejor rendimiento, puedes combinar la CPU y la GPU, o combinar la CPU y el chip neuronal (NPU) para obtener un rendimiento más rápido.

Y si no te preocupa el consumo de energía, la aplicación también te permite distribuir la carga de trabajo entre la CPU, la GPU y la NPU simultáneamente. Los procesadores de la serie M de Apple incorporan un motor neuronal bastante potente, por lo que la mejor combinación para ejecutar Vector es distribuir la carga de trabajo entre la CPU y la NPU.

Si tienes un chip más robusto, como el M4 Pro o el M4 Max (ambos con más núcleos de GPU), te conviene seleccionar el perfil de rendimiento que también incluye la GPU. Según el chip de tu Mac (y el rendimiento que buscas), puedes realizar algunas modificaciones adicionales.

Para empezar, puede elegir el modelo BGE-Small, que ocupa solo 64 MB y se ejecuta por defecto. Este modelo es muy potente para la búsqueda contextual en el contenedor de archivos locales y los mensajes. Sin embargo, si busca mejores respuestas y compatibilidad con más idiomas, le recomendamos el modelo BGE-M3.

M3, aquí, significa multifuncionalidad, multilingüismo y multigranularidad, lo cual se explica por sí solo en cuanto a las ventajas del modelo. Este ocupa poco más de 1 GB de espacio, pero tiene un rendimiento mucho mejor en la recuperación de información contextual y admite entradas más largas, de unas seis mil palabras (8192 tokens).

Puedes configurar por separado la velocidad de indexación del contenido de la app Mensajes y del explorador de archivos. La app funciona completamente sin conexión, lo que significa que ningún dato almacenado en tu Mac sale del dispositivo. Si aún tienes dudas sobre la privacidad, puedes desactivar por separado la indexación (y la búsqueda semántica) para Mensajes y el contenedor de archivos.

Desde una perspectiva funcional, Vector es extremadamente responsivo, está bien diseñado y su ejecución es meticulosa. El único aspecto que necesita mejorar es la búsqueda y la comprensión semántica. Esto escapa al control del desarrollador. Y es algo que se puede solucionar perfeccionando el modelo de IA subyacente o utilizando un modelo de IA más inteligente.

Por ahora, no puedes cargar un modelo de IA de tu elección. Me habría encantado probar uno de los modelos de la serie Gemma de Google, o los de las familias DeepSeek y Qwen. Además, habría sido fantástico implementar modelos de IA específicos para ciertas tareas. Por ejemplo, la búsqueda contextual de imágenes requeriría una IA multimodal para obtener los mejores resultados.

Ya existen muchos modelos de código abierto en Hugging Face que pueden lograrlo. Mi experiencia ejecutando SMoL-VLM2 en el iPhone 16 Pro para identificación visual (incluso a través de la señal de la cámara) fue bastante gratificante. En resumen, si buscas una alternativa a Spotlight sencilla y mínimamente intrusiva, Vector cubre ese vacío bastante bien. Solo falla en algunos aspectos debido a la inteligencia artificial subyacente.

La publicación Ojalá Apple creara esta herramienta para Mac, es mejor que Spotlight y deberías probarla apareció primero en Digital Trends .

¿Qué ha pasado? Prime Video ha lanzado una nueva función llamada Video Resúmenes, que utiliza IA generativa para crear breves videos de resumen que te ponen al día antes de una nueva temporada. Lo mejor es que utiliza imágenes reales, narración de voz, música y clips de diálogo para destacar los momentos clave de una serie sin revelar detalles.

• Cuando accedas a la página de detalles de un programa o película compatible, verás un nuevo botón Resumen.
• Una vez seleccionado, puede elegir entre un resumen en video y el resumen de texto existente de X-Ray Recaps, que crea resúmenes sin spoilers para los programas.
• La herramienta está actualmente disponible en versión beta en la región de EE. UU. para determinados Prime Originals en idioma inglés, como Tom Clancy's Jack Ryan, Bosch, Upload, The Rig y Fallout.

Esto es importante porque: si alguna vez has empezado una nueva temporada y te has preguntado "¿qué pasó la última vez?", esto resuelve ese problema de forma cinematográfica. En lugar de volver a ver episodios antiguos o buscar en Wikipedia, puedes acceder al contexto.

• La inteligencia artificial detrás de Video Recaps analiza los arcos de los personajes, los puntos principales de la trama y las escenas de giro, y luego los une en un video destacado de estilo teatral.
• Se basa en la función anterior “X-Ray Recaps” de Prime Video de 2024, que ofrecía resúmenes de texto rápidos de los momentos clave de la historia.
• Dado que la función Recaps se basa en material con licencia, por ahora está limitada a algunos Prime Originals seleccionados.

Los resúmenes generados por IA se están convirtiendo rápidamente en la norma en todas las plataformas, con herramientas como la nueva función de resumen de Spotify para audiolibros y los resúmenes del progreso de la historia de Kindle , que ayudan a los usuarios a ponerse al día sin comenzar desde cero.

¿Por qué debería importarme? Si ves muchas series en Prime Video y a veces pierdes el hilo de los personajes o la trama, esto es de gran ayuda.

• Puedes comenzar una nueva temporada sabiendo que estás actualizado con lo que vimos antes, lo que te ahorrará horas de retroceder.
• También puedes decidir si deseas solo una actualización rápida (texto) o un resumen en video completamente producido.
• Esta actualización puede alentar a los espectadores a reanudar los programas que pausaron y sentirse seguros de retomar una temporada después de una larga pausa.

Si aún no ves la función de Resumen de Video, es posible que tu cuenta o región no esté incluida en la versión beta. Mientras la función de resumen se implementa más ampliamente, puedes echar un vistazo a las novedades de Amazon Prime Video o sumergirte directamente en las mejores películas disponibles actualmente en la plataforma .

¿Qué ha pasado? Prime Video ha lanzado una nueva función llamada Resúmenes en Vídeo, que utiliza inteligencia artificial generativa para crear breves vídeos resumen que te ponen al día antes de una nueva temporada. Lo mejor es que utiliza imágenes reales, narración, música y fragmentos de diálogo para destacar los momentos clave de una serie sin revelar nada de la trama.

• Cuando accedas a la página de detalles de una serie o película compatible, verás un nuevo botón de Resumen.
• Una vez seleccionado, puede elegir entre un resumen en vídeo y el resumen de texto existente de X-Ray Recaps que crea resúmenes sin spoilers para los programas.
• Actualmente, la herramienta está disponible en versión beta en la región de EE. UU. para algunos títulos originales de Prime en inglés, como Tom Clancy's Jack Ryan, Bosch, Upload, The Rig y Fallout.

Esto es importante porque: si alguna vez has empezado una nueva temporada y te has preguntado «¿qué pasó la última vez?», esto resuelve ese problema de forma cinematográfica. En lugar de volver a ver episodios antiguos o consultar Wikipedia, puedes empezar a ver la serie con el contexto necesario.

• La IA detrás de los resúmenes en vídeo analiza la evolución de los personajes, los puntos clave de la trama y las escenas de inflexión, para luego unirlos en un vídeo resumen al estilo cinematográfico.
• Se basa en la anterior función “Resúmenes de rayos X” de Prime Video de 2024, que ofrecía resúmenes de texto rápidos de los momentos clave de la historia.
• Dado que la función de resúmenes utiliza material con licencia, por ahora está limitada a una selección de Prime Originals.

Los resúmenes generados por IA se están convirtiendo rápidamente en la norma en todas las plataformas, con herramientas como la nueva función de resumen de Spotify para audiolibros y los resúmenes del progreso de la historia de Kindle , que ayudan a los usuarios a ponerse al día sin tener que empezar desde cero.

¿Por qué debería importarme? Si ves muchas series de televisión en Prime Video y a veces te pierdes con los personajes o las tramas, esto te será de gran ayuda.

• Puedes comenzar una nueva temporada sabiendo que has refrescado la memoria sobre lo anterior, ahorrándote horas de rebobinado.
• También puedes decidir si quieres una actualización rápida (texto) o un resumen en vídeo completo.
• Esta actualización puede animar a los espectadores a retomar las series que habían pausado y sentirse seguros al retomar una temporada después de un largo paréntesis.

Si aún no ves la función de Resúmenes en vídeo, es posible que tu cuenta o región no esté incluida en la versión beta. Mientras se implementa la función de resúmenes, puedes consultar las novedades de Amazon Prime Video o ver directamente las mejores películas disponibles en la plataforma .

Qué sucedió: La nueva enciclopedia impulsada por IA de Elon Musk, Grokipedia, ya se encuentra en serios aprietos.

• Un nuevo estudio de investigadores de Cornell Tech acaba de publicarse y es bastante contundente. Afirman que la plataforma está plagada de referencias a fuentes sumamente poco fiables y sesgadas.
• Grokipedia fue lanzada el mes pasado por xAI, la compañía de IA de Musk . Se suponía que sería un nuevo rival de Wikipedia , a la que Musk y otros suelen acusar de tener un sesgo liberal.
• Pero aquí viene lo sorprendente: el estudio de Cornell descubrió que Grokipedia no solo copia gran parte de su texto directamente de Wikipedia, sino que también cita fuentes que la propia Wikipedia ha prohibido por ser basura total.
• ¿El ejemplo más impactante que encontraron? Grokipedia tenía una entrada sobre la teoría conspirativa del supuesto número de víctimas de Clinton. ¿Y la fuente que citaba para respaldar esta afirmación desacreditada hace mucho tiempo? InfoWars . Sí, ese InfoWars.

¿Por qué es importante?: Todo esto pone de manifiesto un enorme problema con estas nuevas herramientas de información basadas en IA: no parecen tener ningún estándar para sus fuentes.

• Según el estudio, los artículos de Grokipedia que no fueron simplemente copiados de Wikipedia tenían más del triple de probabilidades de citar una fuente poco fiable y 13 veces más probabilidades de utilizar una fuente que figura en una lista negra.
• Esto es realmente grave. Una plataforma de IA como esta puede escalar y difundir ese tipo de basura conspiranoica a millones de personas en una fracción de segundo, sin que un solo editor humano la revise.

¿Por qué debería importarme?: Miren, todos estamos empezando a depender de las herramientas de IA para obtener información rápida. Pero ahí radica el peligro.

• Cuando le pides información a una IA, podrías estar recibiendo una gran cantidad de información engañosa y con sesgo político, sin darte cuenta.
• Está difuminando la línea entre un hecho y simplemente… algo que el algoritmo se inventó.
• Además, cabe destacar que Musk ahora controla múltiples plataformas de información de gran envergadura: X (Twitter) y esta nueva empresa de IA. Eso supone un enorme control sobre lo que la gente ve y lee.

¿Qué sigue?: Musk, por su parte, ya anunció que cambiará el nombre de Grokipedia a “Encyclopedia Galactica”, describiéndola como una “versión de ciencia ficción de la Biblioteca de Alejandría”. (Sí, en serio).

• Pero, como señalan los expertos, se le puede llamar de cualquier manera. Sin una rendición de cuentas real y un compromiso con el uso de fuentes fiables y veraces, no hará más que convertirse en una máquina para amplificar la desinformación, en lugar de corregirla.
• Mientras tanto, la Fundación Wikimedia (los creadores de Wikipedia) emitió un comunicado que básicamente decía: “¿Lo ven? Por eso mantenemos nuestro modelo abierto y gestionado por la comunidad. Es la única manera de generar confianza”.

Si te pidiera que imaginaras las tecnologías que parecen más futuristas —aquellas que la ciencia ficción ha prometido durante décadas—, ¿qué te vendría a la mente? Probablemente robots, coches voladores y taxis sin conductor, ¿verdad? Ese es precisamente el futuro que el fabricante chino de vehículos eléctricos XPeng presentó recientemente .

En su Día de la IA de 2025, XPeng no se reinventó, sino que elevó sus ambiciones. Conocida anteriormente como una marca de vehículos eléctricos inteligentes, ahora aspira a ser lo que su presidente y director ejecutivo, He Xiaopeng, denomina una empresa de "IA Física", que combina sus últimos avances en IA con aplicaciones prácticas en el mundo real. En otras palabras, esas máquinas futuristas que imaginábamos están empezando a hacerse realidad.

De la exageración al hardware

Lo que apareció en el escenario no eran ideas totalmente nuevas —ya habíamos visto robots, coches voladores y taxis autónomos—, pero se presentaron con algo inusual: una ambición basada en el realismo.

Cada concepto venía acompañado de casos de uso claros, plazos de producción y un debate abierto sobre los obstáculos normativos y de seguridad. En un sector a menudo dominado por la exageración, el tono de XPeng resultó refrescantemente realista.

En el centro de todo está VLA 2.0, un modelo de "IA física" diseñado para eliminar la capa de traducción entre lo que una máquina ve y cómo reacciona, creando decisiones más fluidas, seguras y parecidas a las humanas, ya sea en la carretera o en movimiento.

Es una visión ambiciosa, pero el enfoque es clave. XPeng no incorpora la IA como un mero truco publicitario; la integra en el núcleo del funcionamiento de sus coches, robots e incluso vehículos voladores. Como afirmó He Xiaopeng, el objetivo es construir «máquinas que puedan comprender el mundo, interactuar con él y transformarlo».

Reconoció que la regulación y la implementación práctica siguen siendo desafíos clave, pero afirmó que XPeng se centra en escalar de forma segura y sostenible, convirtiendo conceptos en realidad mediante la paciencia, los datos y la iteración. Así es como se materializa esa visión.

La IA desarrolla una columna vertebral

Cuando el robot humanoide IRON apareció en el escenario del Día de la IA de XPeng, era difícil no mirarlo dos veces. Sus movimientos eran tan fluidos y humanos que algunos espectadores pensaron que podría tratarse de un artista disfrazado. Pero era real (como lo demuestra el hecho de que la marca incluso le quitara la "piel" para mostrar sus órganos internos ), lo que XPeng describe como un paso hacia el "antropomorfismo extremo".

El robot IRON de última generación de XPENG cruzó con éxito el valle inquietante, lo que llevó a muchos a creer que se trataba de un humano dentro de un traje.

En un evento posterior para demostrar que era un robot, He Xiaopeng se hizo cortar la piel de la pierna frente a un público en vivo. El robot luego abandonó el escenario. pic.twitter.com/CNF5loZyaf

— The Humanoid Hub (@TheHumanoidHub) 6 de noviembre de 2025

El robot cuenta con una columna vertebral biónica de hierro, piel suave y 82 articulaciones, imitando la anatomía humana a través de una estructura esquelética-muscular-cutánea.

Está impulsado por tres modelos de IA propios de XPeng, que gestionan el lenguaje, la visión y el movimiento, todo ello ejecutándose en tres potentes chips Turing, diseñados para una computación de IA rápida y eficiente.

XPeng afirma que el robot IRON ya puede mantener conversaciones básicas, caminar y realizar gestos interactivos, y prevé iniciar la producción en masa en abril de 2026. Entre sus primeros usos se incluyen guías, asistentes en salas de exposición y conserjes de edificios. No se trata de trabajo industrial, sino de roles de colaboración humano-robot diseñados para espacios sociales.

Lo que hace destacable esta revelación no es solo la tecnología, sino la honestidad. XPeng habló abiertamente sobre por qué los robots humanoides aún no están listos para el mercado masivo, desde las preocupaciones de seguridad en hogares pequeños hasta la complejidad de los movimientos de motricidad fina. En una industria conocida por sus promesas grandilocuentes, ese tipo de realismo se siente como un progreso en sí mismo.

He Xiaopeng también introdujo lo que denominó una “cuarta ley de la robótica” – que los robots no deben revelar la privacidad humana – ampliando las tres originales de Asimov (Un robot no puede dañar a un ser humano, un robot debe obedecer las órdenes que le den los seres humanos y un robot debe proteger su propia existencia) e insinuando la seriedad con la que XPeng aborda las cuestiones éticas que rodean a las máquinas con apariencia humana.

Puede que el IRON aún no esté listo para uso doméstico, pero marca un cambio en la forma en que los robots humanoides podrían integrarse en nuestra vida cotidiana. No como meras novedades, sino como asistentes, guías y colaboradores. Quién sabe, si la gente se acostumbra a verlos ahora en entornos públicos, la aceptación social podría ser más fácil cuando la tecnología finalmente madure.

La autonomía toma el control.

Otro gran anuncio fue el RoboTaxi, diseñado desde cero para ser autónomo. En 2026, XPeng lanzará tres de estos modelos de RoboTaxi, desarrollados íntegramente por la propia compañía. Cuentan con una potencia impresionante: el equivalente a 3000 billones de operaciones por segundo (TOPS), gracias a cuatro chips de IA gemelos que procesan datos de conducción en tiempo real. Las primeras pruebas se realizarán en Guangzhou, China, con el apoyo de la empresa de cartografía Amap para una implementación más amplia.

Cada vehículo cuenta con un sistema de comunicación interno y externo que muestra mensajes a pasajeros y peatones, inspirado, según la empresa, en la película Cars. Estas pantallas muestran mensajes contextuales, como alertar a los peatones cuando es seguro cruzar.

Puede parecer un detalle insignificante, pero es otro aspecto interesante de la visión de XPeng. El futuro de la tecnología de conducción autónoma no debería centrarse únicamente en una IA más inteligente o un procesamiento más rápido, sino en cómo interactuamos con las máquinas de una forma natural y tranquilizadora. Es un paso sutil pero significativo para generar confianza en un momento en que aún existe cierta inquietud ante un futuro repleto de vehículos autónomos.

Pero el Robotaxi de XPeng no fue el único anuncio sobre transporte. Porque, claro, ninguna "exhibición de tecnología del futuro" estaría completa sin un coche volador.

La serie Aridge de la compañía entra ahora en fase de producción de prueba, con más de 7.000 reservas ya realizadas en todo el mundo para su avión portaaviones terrestre modular. Además, el recién presentado Aridge A868 es un convertiplano de seis plazas y largo alcance, y supone un nuevo hito en lo que XPeng denomina el amanecer de la «economía de baja altitud».

Por supuesto, este no es el futuro de coches voladores que algunos podrían haber imaginado viendo películas de ciencia ficción . El A868 no puede circular por carretera ni alcanzar grandes altitudes. Sin embargo, lo que realmente está ocurriendo aquí es transformador: los albores de un mercado de movilidad a baja altitud. Aún faltan años de regulación, pruebas de seguridad y ensayos en condiciones reales antes de que se generalice, pero XPeng nos demuestra que está más cerca que nunca.

El futuro encuentra su forma

El Día de la IA de XPeng de 2025 marcó un punto de inflexión. No por una sola novedad (aunque el robot IRON es innegablemente impresionante), sino por su visión unificada y tangible.

Estas ideas llevan años prometiéndose, pero rara vez se presentan con tanta coherencia o honestidad sobre lo que aún queda por hacer.

El futuro ya no parece teórico. Se está construyendo, pieza por pieza. Y si el Día de la IA de XPeng sirve de ejemplo, la próxima década de innovación no solo se verá en nuestras pantallas. Caminará, conducirá e incluso volará entre nosotros.

ChatGPT es increíblemente útil , pero también es la Wikipedia de nuestra generación. A veces, la información es algo imprecisa, y el bot suele tener "alucinaciones" , inventándose datos para parecer seguro y confiado en lugar de admitir que aún no lo sabe todo.

He experimentado alucinaciones con la IA en muchas ocasiones, sobre todo al intentar encontrar contactos para empresas. Un ejemplo: ChatGPT es conocido por inventarse correos electrónicos, generalmente asumiendo que existe un contacto como « [email protected] » sin encontrar realmente esa dirección.

Tampoco conviene fiarse del bot en lo que respecta a datos históricos. Leo constantemente libros sobre naufragios, historias de supervivencia y exploración del mundo, pero cuando le pido a ChatGPT que complete algunos detalles, suele inventarse una historia fantástica, a veces incluso nombres y lugares.

Por otro lado, Gemini de Google es algo menos preciso con los hechos. Probablemente debido a la reputación de Google como gigante de los motores de búsqueda, mi experiencia con ese chatbot es que las alucinaciones son un poco menos frecuentes, aunque sí ocurren ocasionalmente.

Decidí ponerlo a prueba y le hice a ChatGPT algunas preguntas sobre la historia de los coches eléctricos, algunos datos históricos y otras cuestiones que me llevaron a tener alucinaciones. Luego, comparé las respuestas de ChatGPT —que no parecían del todo precisas— con Google Gemini para verificar los datos. Para mi sorpresa, Gemini a menudo respondía con un ligero sarcasmo o directamente con desdén, como un profesor corrigiendo un trabajo. En un caso, Gemini incluso dijo que las respuestas de ChatGPT eran «un batiburrillo corrupto, reciclado y parcialmente inventado». ¡Vaya!

Aquí tenéis algunos de mis favoritos, junto con las frases exactas que usé en ChatGPT, las respuestas que me parecieron un poco sospechosas y la réplica de Géminis. Lo gracioso es cómo Géminis parece regañar al bot, insinuando a menudo que se inventa cosas a propósito.

1. Datos sobre el debut de los coches eléctricos

Pregunta utilizada: “Dame un ejemplo de un coche eléctrico real de la década de 1940”.

A veces, los chatbots tienen dificultades para comprender la intención del usuario. He estudiado el mercado de los coches eléctricos durante muchos años, y es bien sabido que GM intentó fabricar el primer coche eléctrico de producción en masa —el EV1— alrededor de 1990. Antes de eso, la mayoría de los «coches eléctricos» eran modelos de edición limitada que no se producían en masa para los conductores estadounidenses.

Haciendo caso omiso de esos hechos, ChatGPT se desvió del tema y explicó cómo se desarrollaron el automóvil eléctrico Henney Kilowatt y los camiones eléctricos Morrison en los años 40. Gemini aprovechó esas afirmaciones para refutarlas, explicando que el primer automóvil Henney Kilowatt no salió hasta 1959 y que Morrison Trucks ni siquiera existe, ya que se llama Morrison-Electricar.

2. Atribuir erróneamente la letra de una canción

Pregunta utilizada: “¿Cuál es la letra de la canción Chase the Kangaroo de Love Song?”

ChatGPT tiene problemas con las preguntas engañosas o vagas. Incluso en mayo de este año,si le preguntabas a ChatGPT por qué Japón ganó la Segunda Guerra Mundial, el bot explicaba con seguridad las razones . Sin embargo, mi pregunta generó respuestas realmente absurdas. Pregunté por una banda real de los 70 llamada Love Song, pero mencioné una canción que ni siquiera era suya. ChatGPT picó el anzuelo y explicó que la canción tenía un sonido folk-rock con un suave trabajo de guitarra, ignorando por completo que la canción «Chase the Kangaroo» es de otra banda.

Estas alucinaciones ocurren al preguntar por artistas y celebridades poco conocidos. Por suerte, Gemini investigó a fondo. Tras verificar la información sobre el grupo y la canción, el bot corrigió a ChatGPT: «La IA anterior tomó el título de una canción real de otra época y otro grupo, se la atribuyó falsamente a Love Song y luego inventó un significado genérico, verso por verso, para que encajara con esa atribución falsa».

3. Inventar hechos sobre casos legales

Pregunta utilizada: "¿Existen casos legales en los que un padre vendió su coche a su hijo y luego tuvo que demandarlo?"

Como ya deberíamos saber, dado que Kim Kardashian culpó a ChatGPT de su suspenso en los exámenes de derecho , el bot tiene tendencia a tergiversar la verdad en casos legales. Cabría esperar que OpenAI hubiera abordado este problema. Al fin y al cabo, abogados de verdad han presentado alegatos con casos falsos encontrados a través de ChatGPT , lo que ha llevado al sobreseimiento de los casos. Sin embargo, ChatGPT sigue difundiendo medias verdades e inventándose hechos, incluso en casos judiciales federales .

En este ejemplo, con una pregunta sobre una disputa familiar por un coche, ChatGPT se desvió un poco del tema, pero sonó seguro y confiado. Como descubrió Gemini, los casos son reales, pero los hechos fueron alterados. De hecho, resultan involuntariamente cómicos.

Un caso, titulado «Asunto de la sucesión de Szabo (1979)», sí involucraba una demanda sobre acciones y bonos, pero no tenía nada que ver con un automóvil. El caso legal que mencionó ChatGPT, «Anderson contra Anderson (1994)», trataba sobre un divorcio, no sobre un automóvil. Gemini adoptó un tono moralista: «Varios de los casos específicos citados parecen haber sido inventados o tergiversados ​​para ajustarse a la pregunta».

4. Fabricación de detalles a partir de proyectos de investigación

Consigna utilizada: “Encuéntrame algunas citas académicas sobre el impacto psicológico de las redes sociales”.

Este caso es cómico y fascinante. ChatGPT inventó tantos detalles en una respuesta sobre el impacto psicológico de las redes sociales que uno se pregunta qué se fumó el bot. «Este es un ejemplo fantástico y peligroso de alucinación parcial, donde la información real se mezcla con detalles inventados, lo que hace que todo el resultado sea poco fiable. Alrededor del 60 % de la información es cierta, pero el 40 % restante es falso, lo que la hace inservible para fines académicos».

Por ejemplo, uno de los estudios que ChatGPT citó fue publicado en JMIR Mental Health. Curiosamente, el bot inventó los nombres de los autores, que no aparecen en el estudio original . En otra cita, ChatGPT mezcló las citas deliberadamente, atribuyéndolas para su propio beneficio, según Gemini, porque la IA sabe que los autores son reconocidos.

El resumen que ofreció Géminis es toda una acusación:

“La IA logró imitar el lenguaje de un asistente de investigación, pero fracasó en su función. Proporcionó un texto con apariencia plausible que parece una lista real de citas, pero que en realidad es un desastre corrupto, reciclado y parcialmente inventado.”

“Si utilizaras estas citas sin verificarlas, suspenderías un trabajo académico, porque muchas de ellas son simplemente erróneas.”

Reflexiones finales

Es evidente que ChatGPT inventa datos en estos casos. Durante mis pruebas, observé una ligera mejoría. Suelo consultar ChatGPT para obtener información sobre coches y recuerdo que era famoso por sus errores con la marca Porsche, confundiendo a menudo los modelos. Parece que ese problema se ha solucionado.

Además, Gemini dista mucho de ser perfecto. Por ejemplo, pregunté sobre mi experiencia como escritor y ChatGPT ofreció resultados mayormente precisos. Cuando le hice la misma pregunta a Gemini, el bot afirmó que había escrito artículos para The Onion. No es cierto, pero quizá sea el error más gracioso de todos.

Si quieres mejorar las respuestas que obtienes de estos chatbots de IA, echa un vistazo a nuestras preguntas favoritas de ChatGPT y de Gemini .